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以大理SPOT-5 HRG影像和Landsat TM影像作为数据源,在构建标准训练样本数据集的基础上,探索训练样本对遥感影像分类的影响。选取不同训练样本数量组合,分别对监督分类中的平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然法、神经网络和支持向量机6种分类方法进行多次实验,并采用Kappa系数和总体分类精度对实验分类结果的精度进行评价。结果表明:以多次分类结果的平均值作为最终的分类结果能减小随机误差;增加训练样本数量可以减小单次分类引起的随机误差;在不同的训练样本量下,支持向量机的分类精度最高。 相似文献
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